#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
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# @Author: DengLibin 榆霖
# @Date: Create in 2022-03-28 17:04:38
# @Description: 房价预测
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import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt

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# @Author: DengLibin 榆霖
# @Date: Create in 2022-03-28 17:05:51
# @Description: 数据加载
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def load_data():
    # 从文件导入数据
    datafile = 'housing.data'
    # 如果文件是文本文件，sep则表示item之间的分隔符
    data = np.fromfile(datafile, sep=' ')
    # 一维 7084个（506行每行14个）
    print("shape_1", data.shape)
    # （一维就是元素个数）
    print("shape_1[0]", data.shape[0])

    # 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数
    feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \
                      'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ]
    feature_num = len(feature_names)

    # 将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状
    data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])
    # 506行 14列
    print("shape_2", data.shape)
    # 506行
    print("shape_2[0]", data.shape[0])

    # 将原数据集拆分成训练集和测试集
    # 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试
    # 测试集和训练集必须是没有交集的
    ratio = 0.8
    offset = int(data.shape[0] * ratio)
    # 404, 前80%行
    print("offset", offset)
    # 取前404行
    training_data = data[:offset]
    
    print("training_data_shape", training_data.shape)

    # 计算训练集的最大值，最小值，平均值（axis=0:按列 axis=1:按行）
    # 每列的最大值，最小值，平均值(14个最大值，14个最小值，14个平均值)
    maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \
                                 training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]

    
    # 对数据进行归一化处理（转成0到1之间）,第1列到第14列
    for i in range(feature_num):
        #print(maximums[i], minimums[i], avgs[i])
        data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

    # 训练集和测试集的划分比例
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]
    return training_data, test_data


def run():
    # 获取数据 训练数据  和 测试数据
    training_data, test_data = load_data()
    # 前13列
    x = training_data[:, :-1]
    # 404行 13列
    print("x.shape", x.shape)
    # 最后一列
    y = training_data[:, -1:]
    # 404行 1列
    print("y.shape", y.shape)
    
    # 创建模型 线性模型
    lr = LinearRegression()
    # 训练
    lr.fit(x, y)
    # 预测
    y_predict_multi = lr.predict(x)
    
     # 评估模型
    # MSE 均方误差 越接近0越好，模型越准确
    MSE = mean_squared_error(y, y_predict_multi)
    print('MSE', MSE)
    # r方 越接近1越好
    R2 = r2_score(y, y_predict_multi)
    print('R2', R2)
 
   # 创建画布
    plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
    plt.scatter(y, y_predict_multi)
    plt.xlabel('y')
    plt.ylabel('y_predict_multi')
    plt.show()
    
    

if __name__ == '__main__':
   run()
